ディープラーニングでできることとは？活用例や仕組みについても解説

機械学習はデータを識別し、そこから予測を行ったり、特徴を法則化したり、作業の自動化を可能にします。ただし、機械学習では前提となる判断や調整は人間が行なわなければなりません。それに対してディープラーニングは、前提となる判断や調整についても自力で行えます。

ディープラーニングは、人工知能の開発にとって必要不可欠な存在です。ディープラーニングの代表的な活用例として画像認識の機能がありますが、この機能のパフォーマンスレベルは非常に高いといわれています。このような技術の向上により、大きな注目を集めるようになりました。

​近年のIT化により、さまざまなデータを入手しやすくなりました。しかし、大量のデータを人間だけで処理するには限界があります。ディープラーニングは、大量のデータを効率的に処理できる点でも期待されているのです。​

​ディープラーニングが実用化に至っていなかった1980年代には、そもそも高性能なGPUは存在しませんでした。しかし、近年、高性能なGPUの台頭により、ディープラーニングの学習時間を短縮できるようになったことも背景にあります。​

​ディープラーニングを活用すれば、画像の特徴を理解して何が写っているかを判断できます。ディープラーニングの画像認識のスキルは高く、人間以上のパフォーマンスを発揮するともいわれるほどです。そのため、画像認識はすでに実用化され、積極的に導入されています。たとえば、製造業や医療分野などをはじめ、さまざまな場面で導入が進んでいます。​

ディープラーニングによる画像認識は、空港の顔認証に活用されています。犯罪者の顔の画像との照合も可能です。製造業では、検品のための外観検査において画像認識を導入しているケースがあります。さらに、医療分野においては、腫瘍の状態を画像認識で判断する技術も開発されています。

​音声認識とは、コンピューターによって音声をテキストデータに変換したり、音声を識別する技術です。ディープラーニングによる音声認識では、人の声に対してコンピューターが応答できます。声によって人を識別することも可能です。​

​ディープラーニングによる音声認識では、コンピューターとの自然な会話が可能になります。スマートスピーカーにもこの技術が利用されています。会議の議事録を自動で作成することも可能です。​

自然言語処理は、人間の話し言葉や会話をコンピューターが理解するものです。ディープラーニングは経験をもとに精度の高い自然言語処理ができ、状況に即した提案や作業を行います。

ディープラーニングによる自然言語処理では、人間が発した言葉を自動的に文字に起こしたり、要約します。また、外国語の会話を自動的に翻訳することも可能です。簡単な問い合わせであれば、コンピューターが対応できる場合もあります。

ディープラーニングでは、問題やトラブルの兆候を見つけ出す異常探知も可能です。たとえば、自動車メーカーで異常検知の技術が導入され始めています。マーケティングにおいては、顧客の好みを分析するレコメンデーションが活用されています。

異常検知の技術は、自動車の自動運転に取り入れられており、道路状況の把握や一時停止などに役立てられています。レコメンデーションの技術は、閲覧履歴をもとにしたWeb広告の表示に活用されています。

ニューラルネットワークは、人間の脳をモデルとして作られたネットワーク構造です。ディープラーニングのアルゴリズムは、ニューラルネットワークの階層を深めたものです。大量のデータを用いることで、高い精度を発揮します。

ニューラルネットワークには、「入力層」「隠れ層」「出力層」の3つの階層があります。入力層でデータを受け取り、出力層から処理の結果をアウトプットします。隠れ層は、データを分析するためのものです。

​ディープラーニングのニューラルネットワークには、FNN（Feedforward Neural Network）とRNN（Recurrent Neural Network）の2種類があります。​

FNNとは、データを前の層から次の層へ順番に伝播させるものです。順伝播型ニューラルネットワークとも呼ばれています。一方、RNNは隠れ層での分析を繰り返すためのものです。再帰型ニューラルネットワークとも呼ばれます。

ディープニューラルネットワークは、ディープラーニングに最もよく用いられる仕組みです。ニューラルネットワークをさらに積み重ねたもので、場合によっては100層以上もの隠れ層があるものもあります。

CNNは、ラベル付けした大量のデータを蓄積することで人工知能の学習を促すものです。畳み込み層とプーリング層で構成されていることから、CNNは畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれます。CNNは、ディープラーニングで最も多く利用されているアルゴリズムです。

LSTMは、より長い時系列のデータについて人工知能が学習できるようにしたものです。短い時間のデータしか処理できなかったRNNの欠点を補っています。LSTMの理論そのものは1990年代から存在しますが、ディープラーニングとともにさらに発展しています。

GANは、人工知能に学習させる事柄について線引きを行うためのものです。明確な線引きをすることで、意味のある識別ができるようにします。GAN の働きにより、より精度の高い人工知能を生成することが可能です。GANは、敵対的生成ネットワークとも呼ばれています。

Pythonによるプログラミングによって開発した人工知能では、人と対話できるロボットを作ったり、コンピューターによる音声識別が可能です。また、データ分析による天気予報も行えます。​